矩不变量

资 源 简 介

矩不变量

详 情 说 明

矩不变量是图像处理和模式识别领域中一种重要的特征描述方法。它通过计算图像区域的几何矩来获得对平移、旋转和缩放具有不变性的特征量，因此在目标识别和形状分析中有着广泛应用。

基本原理是利用图像区域像素的二阶和三阶中心矩构造出一组不变量。这些量在物体发生空间变换时能保持相对稳定，使得系统能够识别经过旋转、平移或缩放后的相同物体。典型的矩不变量包括Hu提出的七种不变矩，它们通过组合不同的几何矩来消除空间变换带来的影响。

在实际应用中，矩不变量算法首先计算图像区域的各阶矩，然后通过这些矩的特定组合推导出不变量。这种方法虽然计算量较大，但具有理论严谨、物理意义明确等优点，特别适合需要精确形状描述的应用场景。

值得注意的是，矩不变量对噪声和遮挡比较敏感，因此在复杂背景下使用时通常需要与其他特征提取方法相结合来提高识别率。现代应用中，矩不变量常作为综合特征向量的一部分，与深度学习方法配合使用。